• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제9권2호
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• pp.75-87
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• 2005

For Probabilistic Reasoning Ability is useful to predict uncertain fact from information, it's getting more important. But when we consider the actual condition of teaching Probabilistic Reasoning Ability, it doesn't correspond with its importance. So the purpose of this study is, by developing Basic Contents of Probabilistic Reasoning Teaching; by developing and applying Probabilistic Reasoning Teaching Program, to study how the application of it effects the progress of the student's Probabilistic Reasoning Ability.

• 과학교육연구지
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• 제33권1호
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• pp.69-76
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• 2009

이 연구의 목적은 확률 논리와 조합 논리가 형성되지 않은 학생들에게 논리 지도를 위한 최적의 시기를 찾고자 하는 것이다. 초등학교 4, 5, 6학년 학생 430명을 대상으로 논리의 형성정도를 사전에 검사하였다. 검사도구는 GALT를 참고하여 개발하였고, 이는 과학 교육 전문가에게 타당도를 검증 받았다. 처리 프로그램은 두 가지 논리가 모두 형성되지 않은 각 학년 20명의 학생을 대상으로 수행하였다. 이는 바둑돌과 카드를 반복적으로 수행하는 검사도구이다. 4주 뒤 사후검사에서 확률논리와 조합논리의 발달정도를 알아보는 검사를 다시 수행하였고 그 변화는 확인되었다. 확률논리의 경우 4, 5, 6학년에서 형성율이 각각 15%, 25%, 40% 증가하였고, 평균도 .15, .30, .50 증가하였다. T-검증에 의한 의미있는 결과는 6학년 중에서 얻어졌다. 그러나 과도기 학생 비율(21.7%)를 제외하면 형성 학생의 비율은 5.0%로 여전히 저조하였고, 다수의 학생(73.3%)은 미형성 상태를 유지하였다. 조합논리의 경우 4, 5, 6학년에서 형성율이 각각 20%, 25%, 63.2% 증가하였고, 평균도 .20, .25, .63 증가하였다. T-검증에 의한 의미있는 결과는 역시 6학년 중에서 얻어졌다. 그러나 처치 후 논리 형성 학생으로의 전이는 없었으며, 과도기 학생의 비율만 35% 증가하였다. 위의 연구결과, 확률논리와 조합논리가 형성되지 않은 학생들은 학습을 통한 향상은 이루어 졌지만, 인지발달과 같은 질적인 변화는 이루어지지 않았다. 이 연구로 인하여 확률논리와 조합논리의 학습 효과가 큰 6학년 학생들의 인지수준 개선을 위한 여러 분야에서의 더 활발한 연구가 이루어지길 기대한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권12호
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• pp.3124-3134
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• 1993

Diagnosis is composed of two different but interrelated steps ; retrieving the sensory responses f the system and reasoning the state of the system through the given sensor data. This paper explains the probabilistic nature of reasoning involved in the diagnosis when the uncertainties are inevitably included in experts' diagnostic decision making. Uncertainties in decision making are experts' personal experiences, preferences, and system's coherent characteristics. In order to ensure a consistent decision based on the same responses from the system, expert system technology is adopted with the Bayesian reasoning scheme.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제12권1호
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• pp.61-69
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• 2001

본 논문은 논리문장으로 표현된 지식을 처리하는 정리증명 과정에서 증명이 완료되기 전에 잠정적 결론을 유도하는 확률추론 기법을 제시한다. 정리증명 과정 중에 베이지안 해석을 이용하여 지식을 갱신하는 방법을 제시하고, 의사결정 방법을 사용하여 시간에 민감한 사안에 대해 신속하게 대처할 것인지 아니면 고의로 미룰 것인지를 결정하는 방법을 밝힌다.

• 인지과학
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• 제27권4호
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• pp.541-572
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• 2016

인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.

• 정보관리연구
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• 제21권1호
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• pp.34-52
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• 1990

본(本) 연구(硏究)에서는 베이지안 이론(理論)을 이용(利用)한 확률적(確率的) 추론방법(方法)을 도입하여 불확실한 정보(情報)에 그 불확실성(不確實性)을 고려해주고, 그러한 과정(過程)을 통하여 가설들에 대한 확실성(確實性)의 정도(程度)를 평가(評價)해주는 전문가(專門家) 대체 시스템을 위한 일종의 지식습득 과정(過程)을 전개하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.266-267
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• 2008

We argue that agents may benefit from strategic ignorance in argumentation-based negotiation (ABN). We assume our agents are selfish, myopic, and residing in open systems. Some analytical results that can be used for designing agent reasoning on strategic ignorance are provided.

• 정보관리학회지
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• 제7권1호
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• pp.68-78
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• 1990

본 연구는 전문가 대체 시스템에서 모호하거나 절대적인 정의가 없는 개념들을 퍼 지 논리를 이용하여 추론해 나가는 과정을 제시하고 있다. 호가실한 정보가 주어졌을 때 전 체적인 퍼지 추론에 어떻게 영향을 미치는가를 검토하였으며, 구체적으로 확률적 추론에 이 용되는 퍼지 추론의 예를 제시하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.254-259
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• 2008

Uncertainty of result of context awareness always exists in any context-awareness computing. This falling-off in accuracy of context awareness result is mostly caused by the imperfectness and incompleteness of sensed data, because of this reasons, we must improve the accuracy of context awareness. In this article, we propose a novel approach to model the uncertain context by using ontology and context reasoning method based on Bayesian Network. Our context aware processing is divided into two parts; context modeling and context reasoning. The context modeling is based on ontology for facilitating knowledge reuse and sharing. The ontology facilitates the share and reuse of information over similar domains of not only the logical knowledge but also the uncertain knowledge. Also the ontology can be used to structure learning for Bayesian network. The context reasoning is based on Bayesian Networks for probabilistic inference to solve the uncertain reasoning in context-aware processing problem in a flexible and adaptive situation.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.357-366
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• 1999

Inheritance reasoning has been widely used in the area of common sense reasoning in artificial intelligence. Although many inheritance reasoners have been proposed in artificial intelligence literature, most previous reasoning systems are lack of clear semantics, thus sometimes provide anomalous conclusions. In this paper, we describe a set-oriented inheritance reasoner and propose a method of resolving conflicts with clear semantics of defeasible rules. The semantics of default rule is provided by statistical analysis of $\chi$ method, and likelihood of rule is computed based on the evidence in the past. Two basic rules, specificity and generality, are defined to resolve conflicts effectively in the process of reasoning. We show that the mutual tradeoff between specificity and generality 추 prevent many anomalous results from occurring in traditional inheritance reasoners. An algorithm is provided. and some typical examples are given to show how the specificity/generality rules resolve conflicts effectively in inheritance reasoning.